Conditional survival predictions after surgery for patients with penile carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conditional survival (CS) implies that, on average, long-term cancer survivors have a better prognosis than newly diagnosed individuals. The objective of the current study was to devise an accurate predictive tool that accounts for CS in men diagnosed with penile cancer. METHODS: Overall, 1245 patients treated with primary tumor excision (PTE) for pT(1-3)M0 squamous cell carcinoma of the penis (SCCP) between 1998 and 2006 were identified. Cox regression models were fitted for prediction of cancer-specific mortality (CSM). Nomogram development for prediction of CSM using CS methodology at 2 and 5 years was performed on 670 patients. External validation and calibration of the conditional nomogram was performed in 575 patients. RESULTS: The 5-year CSM-free survival of patients at surgery was 84.3% and increased to 95.0% and 97.8% after 2 and 5 years of disease-free survival (DFS), respectively. The predicted probabilities varied by as much as 49% (57% vs 85%) when, for example, predictions of CSM-free survival at 5 years were made after PTE versus after 2 years of DFS. Within the external validation cohort, the accuracy of the conditional nomogram was 75.3% and 78.1% at 2 and 5 years after PTE. CONCLUSIONS: The authors developed and externally validated the first conditional nomogram for predicting SCCP CSM-free survival that allows consideration of the length of survivorship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».